{"id":38009,"date":"2026-09-15T09:14:41","date_gmt":"2026-09-15T12:14:41","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nubank.com\/mucho-mas-que-datos-que-hace-un-business-analyst-en-nubank\/"},"modified":"2026-09-15T10:35:59","modified_gmt":"2026-09-15T13:35:59","slug":"mucho-mas-que-datos-que-hace-un-business-analyst-en-nubank","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nubank.com\/es\/mucho-mas-que-datos-que-hace-un-business-analyst-en-nubank\/","title":{"rendered":"Mucho m\u00e1s que datos: qu\u00e9 hace un Business Analyst en Nubank"},"content":{"rendered":"\n

Escrito por: Nubank Editorial & Guilherme Lasinskas<\/a><\/em><\/p>\n\n

En Nubank, los Business Analysts conectan el an\u00e1lisis de datos con las decisiones de negocio. Internamente, el rol suele describirse como el motor racional y el guardi\u00e1n del negocio dentro del squad. En la pr\u00e1ctica, eso significa trabajar junto al equipo para entender qu\u00e9 muestran realmente los datos, qu\u00e9 trade-offs existen en cada camino y qu\u00e9 supuestos estamos haciendo antes de priorizar, ajustar o descontinuar cualquier funcionalidad.<\/p>\n\n

Una parte importante del trabajo es poder tomar \u2014y acompa\u00f1ar\u2014 decisiones incluso en escenarios de incertidumbre, cuando los datos no entregan una respuesta definitiva. Dashboards, consultas y reportes forman parte de la rutina, pero el principal entregable de una persona BA no es un dashboard, sino la claridad sobre qu\u00e9 decisi\u00f3n tiene m\u00e1s sentido y por qu\u00e9.<\/p>\n\n

Al comienzo de mi segundo a\u00f1o como Business Analyst en Nubank, recib\u00ed una solicitud para investigar por qu\u00e9 una m\u00e9trica hab\u00eda ca\u00eddo. Abr\u00ed las herramientas, constru\u00ed un an\u00e1lisis segmentado por canal y perfil de cliente y pas\u00e9 dos semanas sumergido en los datos. Cuando finalmente compar\u00e9 el comportamiento con el mismo per\u00edodo del a\u00f1o anterior, apareci\u00f3 la respuesta: la ca\u00edda era estacional. Hab\u00eda ocurrido en cada primer trimestre durante los \u00faltimos tres a\u00f1os, y podr\u00eda haberlo descubierto en una hora.<\/p>\n\n

Entonces, \u00bfc\u00f3mo es realmente el d\u00eda a d\u00eda de una persona BA?<\/p>\n\n

Soy graduado en Ingenier\u00eda en Computaci\u00f3n con especializaci\u00f3n en Finanzas y, como trabajo como BA en un squad multidisciplinario de Nu, me invitaron a contar c\u00f3mo es esta experiencia.<\/p>\n\n

La ma\u00f1ana: reuniones del squad y preguntas antes de cualquier consulta<\/span><\/h2>\n\n

Nubank opera a trav\u00e9s de squads: equipos multidisciplinarios aut\u00f3nomos responsables de \u00e1reas espec\u00edficas de producto y negocio. Mi d\u00eda normalmente comienza con una reuni\u00f3n r\u00e1pida de 15 minutos con el PM (Product Manager, responsable de priorizar lo que el equipo va a construir) y el tech lead (la persona responsable de las decisiones t\u00e9cnicas del squad).<\/p>\n\n

En estas alineaciones, cada rol aporta una perspectiva distinta. El tech lead eval\u00faa la viabilidad t\u00e9cnica y el impacto en los sistemas. El PM aporta el contexto de experiencia de usuario y del roadmap del producto. Yo, como BA, analizo los datos para entender qu\u00e9 caminos est\u00e1n abiertos y qu\u00e9 estamos dejando de lado en cada uno de ellos.<\/p>\n\n

Esa combinaci\u00f3n de perspectivas es uno de los mecanismos m\u00e1s importantes de toma de decisiones aqu\u00ed.<\/p>\n\n

Por ejemplo, particip\u00e9 en una discusi\u00f3n sobre descontinuar una funcionalidad con baja adopci\u00f3n. El tech lead sab\u00eda que eliminarla liberar\u00eda capacidad de ingenier\u00eda, pero tambi\u00e9n requerir\u00eda una migraci\u00f3n de datos que nadie hab\u00eda considerado. El PM entend\u00eda que los usuarios activos de esa funcionalidad ten\u00edan un perfil de alto valor. Y yo llev\u00e9 un an\u00e1lisis que mostraba que la adopci\u00f3n estaba creciendo en un segmento espec\u00edfico que el dashboard agregado no revelaba.<\/p>\n\n

Ninguna de esas perspectivas, por s\u00ed sola, habr\u00eda llevado a la mejor decisi\u00f3n. El tech lead probablemente habr\u00eda recomendado eliminar la funcionalidad por el costo de mantenimiento. El PM habr\u00eda tendido a mantenerla por el perfil de los usuarios. Y el an\u00e1lisis, aislado, habr\u00eda sugerido esperar m\u00e1s tiempo.<\/p>\n\n

Juntas, esas tres miradas llevaron al squad a ajustar la funcionalidad para el segmento en crecimiento y desactivarla para el resto, una alternativa que ni siquiera exist\u00eda antes de la conversaci\u00f3n. As\u00ed funcionan las decisiones multidisciplinarias en la pr\u00e1ctica: los puntos ciegos de una funci\u00f3n se compensan con la visi\u00f3n de las otras. Cuanto m\u00e1s compleja es la decisi\u00f3n, m\u00e1s importa esa complementariedad.<\/p>\n\n

Dependiendo del squad, esta din\u00e1mica cambia. En squads de Cr\u00e9dito y Fraude, por ejemplo, el trabajo del BA se cruza fuertemente con cient\u00edficos de datos e ingenieros de machine learning. Mientras esos equipos desarrollan modelos predictivos complejos, como scores de riesgo, el rol del BA es transformar la salida de esos modelos en pol\u00edticas reales de decisi\u00f3n.<\/p>\n\n

En la pr\u00e1ctica, eso significa responder preguntas como: \u00bfa partir de qu\u00e9 score deber\u00edamos aprobar a un cliente para equilibrar experiencia y sostenibilidad del negocio? El modelo entrega la probabilidad. El BA define el umbral de decisi\u00f3n.<\/p>\n\n

Despu\u00e9s de las reuniones de alineaci\u00f3n, comienza el trabajo anal\u00edtico. Las herramientas que m\u00e1s uso en mi rutina incluyen:<\/p>\n\n

    \n
  • Databricks \/ Spark<\/b>: plataforma de procesamiento de datos a gran escala. La mayoriade los an\u00e1lisis exploratorios comienzan aqu\u00ed, con consultas en SQL y Scala sobre conjuntos de datos con miles de millones de registros.<\/span><\/li>\n\n\n\n
    • \n \t
    • Herramientas de Business Intelligence<\/b>: dashboards de monitoreo de m\u00e9tricas.<\/span><\/li> \n<\/ul><\/li>\n\n\n\n
      • \n \t
      • Herramientas de documentaci\u00f3n<\/b>: todo an\u00e1lisis que respalda una decisi\u00f3n de producto queda registrado en un historial accesible para el squad.<\/span><\/li> \n<\/ul><\/li>\n\n\n\n
      • Inteligencia artificial<\/b>: utilizada para acelerar la escritura de consultas, limpieza de datos y prototipado de an\u00e1lisis.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n\n

        Pero antes de abrir cualquiera herramienta para un an\u00e1lisis nuevo, normalmente paso por un checklist r\u00e1pido:<\/p>\n\n

          \n
        1. \u00bfEste patr\u00f3n ya apareci\u00f3 antes en el mismo per\u00edodo de a\u00f1os anteriores?<\/li>\n\n\n\n
        2. \u00bfExiste alg\u00fan factor externo conocido que explique esto?<\/li>\n\n\n\n
        3. \u00bfQu\u00e9 decisi\u00f3n va a cambiar de hecho con lo que encuentre?<\/li>\n<\/ol>\n\n

          La tarde: resolviendo un problema real<\/span><\/h2><\/h2>\n\n

          La tarde suele ser mi bloque de foco: agenda cerrada para trabajo anal\u00edtico profundo.<\/p>\n\n

          En Nubank, los BAs generalmente trabajan en cuatro grandes frentes: desarrollo de pol\u00edticas de riesgo en Cr\u00e9dito, an\u00e1lisis de conversi\u00f3n en Marketing, escalabilidad operacional o maximizaci\u00f3n del engagement en Producto. El caso siguiente ilustra un desaf\u00edo cl\u00e1sico del d\u00eda a d\u00eda de un BA de Producto.<\/span><\/p>\n\n

          El problema<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

          El squad lanz\u00f3 una nueva pantalla en la app. La funcionalidad est\u00e1 corriendo como un test A\/B, dividiendo clientes en cinco grupos distintos. Despu\u00e9s de algunas semanas, los datos preliminares muestran que dos de esos grupos presentan tasas de churn superiores al promedio del grupo de control.<\/p>\n\n

          La reacci\u00f3n natural ser\u00eda desactivar la pantalla y reasignar a los ingenieros al siguiente \u00edtem del roadmap.<\/p>\n\n

          El encuadre antes de abrir cualquier herramienta<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

          Antes de sumergirme en los datos, estructuro cuatro preguntas, una pr\u00e1ctica inspirada en enfoques de an\u00e1lisis orientado por hip\u00f3tesis comunes en consultor\u00eda estrat\u00e9gica, adaptados al contexto de squads de producto:<\/p>\n\n

          \u00bfQu\u00e9 decisi\u00f3n se tomar\u00e1 con este resultado?\u00a0<\/span><\/h4><\/h4>\n\n

          El squad est\u00e1 considerando desactivar la pantalla y reasignar capacidad de ingenier\u00eda. Es una decisi\u00f3n concreta, con costos reversibles e irreversibles.<\/p>\n\n

          \u00bfQu\u00e9 tendr\u00eda que ser verdad para cambiar esa decisi\u00f3n?<\/b>\u00a0<\/span><\/h4><\/h4>\n\n

          La pantalla tendr\u00eda que mostrar una retenci\u00f3n equivalente al promedio, o un beneficio secundario que justifique la inversi\u00f3n continua.<\/p>\n\n

          \u00bfYa intentamos responder esto antes?<\/b>\u00a0<\/span><\/h4><\/h4>\n\n

          No existe un an\u00e1lisis previo documentado, solo el dashboard semanal de monitoreo.<\/p>\n\n

          \u00bfCu\u00e1l es el dato m\u00e1s simple que responde esto?\u00a0<\/span><\/h4><\/h4>\n\n

          Retenci\u00f3n por grupo con prueba de significancia estad\u00edstica, antes de cualquier modelado m\u00e1s sofisticado.<\/p>\n\n

          Lo que muestran los datos<\/span><\/h3><\/h2>\n\n

          Entonces ejecuto una prueba de proporciones (two-proportion z-test), comparando las tasas de churn de cada grupo de prueba contra el grupo de control.<\/p>\n\n

          Incluso con muestras relevantes de clientes, los dos grupos con mayor churn presentan p-values de 0.12 y 0.23. El p-value mide la probabilidad de que la diferencia observada haya ocurrido por azar. Cuanto menor el valor, m\u00e1s confiable es la conclusi\u00f3n. Valores por debajo de 0.05 suelen considerarse estad\u00edsticamente significativos.<\/p>\n\n

          Los resultados indican que la diferencia observada todav\u00eda es compatible con variaci\u00f3n aleatoria. En otras palabras: no existe evidencia suficiente para concluir que la nueva pantalla est\u00e9 causando cancelaciones.<\/p>\n\n

          Al observar m\u00e9tricas secundarias, esos mismos grupos muestran un aumento en el engagement con otras \u00e1reas de la app. Los clientes expuestos a la pantalla comienzan a explorar funcionalidades que antes no utilizaban (p < 0.01, con relevancia estad\u00edstica).<\/p>\n\n

          En la pr\u00e1ctica, la nueva pantalla est\u00e1 funcionando como puerta de entrada hacia otras experiencias del producto, incluso en los grupos que inicialmente parec\u00edan problem\u00e1ticos.<\/p>\n\n

          El impacto<\/span><\/h4><\/h2>\n\n

          Dos horas de an\u00e1lisis estructurado transforman una decisi\u00f3n binaria (\u201cdesactivarla o no\u201d) en una discusi\u00f3n mucho m\u00e1s sofisticada sobre lo que se gana y lo que se pierde en cada escenario.<\/p>\n\n

          El squad decide mantener la pantalla activa, ajustar el contenido mostrado a los grupos con mayor churn y establecer una nueva revisi\u00f3n en 30 d\u00edas con criterios claros de \u00e9xito.<\/p>\n\n

          Sin ese encuadre, el costo estimado habr\u00eda sido de tres a cuatro sprints de ingenier\u00eda reconstruyendo algo que, en la pr\u00e1ctica, ya estaba funcionando.<\/p>\n\n

          Documentaci\u00f3n de decisiones<\/span><\/h4><\/h2>\n\n

          La \u00faltima etapa del proceso anal\u00edtico es documentar toda decisi\u00f3n no trivial en un documento que incluya los datos, supuestos y trade-offs involucrados.<\/p>\n\n

          Sin documentaci\u00f3n, los squads pierden contexto r\u00e1pidamente. Meses despu\u00e9s, nadie logra explicar por qu\u00e9 una funcionalidad fue descontinuada, y alguien termina reiniciando el mismo an\u00e1lisis desde cero para responder una pregunta que ya hab\u00eda sido resuelta antes.<\/p>\n\n

          Nuestra cultura anal\u00edtica: rituales y aprendizaje continuo<\/span><\/h2><\/h2>\n\n

          Lo que m\u00e1s diferencia el ambiente anal\u00edtico de Nubank, desde mi experiencia, es la combinaci\u00f3n entre escala de datos y una cultura que trata las decisiones basadas en evidencia como un est\u00e1ndar operacional.<\/p>\n\n

          La iteraci\u00f3n continua centrada en el usuario \u2014que dio origen a productos como Street Mode y Smart Suggestions en la app\u2014 solo funciona porque los squads mantienen vivo el ciclo de an\u00e1lisis, decisi\u00f3n y documentaci\u00f3n en cada sprint.<\/p>\n\n

          Algunos rituales ayudan a sostener eso en el d\u00eda a d\u00eda:<\/p>\n\n

          Revisi\u00f3n de decisiones<\/b>: antes de que una decisi\u00f3n importante pase a ejecuci\u00f3n, revisitamos preguntas como: \u00bfqu\u00e9 supuestos estamos haciendo? \u00bfQu\u00e9 tan s\u00f3lida es la evidencia? \u00bfQu\u00e9 pasa si estamos equivocados?<\/span><\/p>\n\n

          Comunidades de pr\u00e1ctica de an\u00e1lisis<\/b>:BAs de distintos squads se re\u00fanen peri\u00f3dicamente para compartir an\u00e1lisis, discutir metodolog\u00edas y revisar casos donde el an\u00e1lisis cambi\u00f3 \u2014o deber\u00eda haber cambiado\u2014 una decisi\u00f3n.<\/span><\/p>\n\n

          Revisi\u00f3n entre pares<\/b>: los an\u00e1lisis que respaldan decisiones de alto impacto pasan por la revisi\u00f3n de otra persona BA antes de ser presentados a stakeholders.<\/span><\/p>\n\n

          Onboarding anal\u00edtico<\/b>: los nuevos BAs pasan sus primeras semanas haciendo an\u00e1lisis en dupla con personas m\u00e1s experimentadas. El foco est\u00e1 menos en herramientas y m\u00e1s en juicio anal\u00edtico: c\u00f3mo estructurar un problema, qu\u00e9 vale la pena investigar y cu\u00e1ndo dejar de analizar.<\/span>\u00a0<\/p>\n\n

          Aprender a usar herramientas es m\u00e1s r\u00e1pido. Aprender a encuadrar problemas lleva m\u00e1s tiempo.<\/p>\n\n

          Mi consejo para futuros Nubankers<\/span><\/h2><\/h2>\n\n

          Consejo 1: practica el encuadre antes del an\u00e1lisis<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

          En las entrevistas de case de Nubank \u2014el conocido Crack the Case\u2014 no buscamos \u00fanicamente personas capaces de llegar r\u00e1pidamente a un n\u00famero final.<\/p>\n\n

          Lo que evaluamos es la capacidad de estructurar un problema de manera l\u00f3gica, separar factores financieros y no financieros y articular los trade-offs involucrados antes de entrar en los c\u00e1lculos.<\/p>\n\n

          Un ejercicio simple: la pr\u00f3xima vez que recibas una solicitud de an\u00e1lisis, escribe en una l\u00ednea qui\u00e9n es la persona que tomar\u00e1 la decisi\u00f3n y qu\u00e9 decisi\u00f3n se tomar\u00e1 con ese trabajo. Si no puedes responder eso con claridad, probablemente el alcance todav\u00eda necesita refinamiento.<\/p>\n\n

          Consejo 2: documenta supuestos, trade-offs y el costo de equivocarte<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

          En las entrevistas y en el d\u00eda a d\u00eda, las personas que m\u00e1s se destacan son las que logran explicar claramente qu\u00e9 supuestos hicieron, qu\u00e9 riesgos existen en el enfoque y qu\u00e9 cambiar\u00eda la conclusi\u00f3n.<\/p>\n\n

          Un an\u00e1lisis con limitaciones bien documentadas demuestra m\u00e1s madurez anal\u00edtica que un an\u00e1lisis t\u00e9cnicamente sofisticado sin trazabilidad.<\/p>\n\n

          Consejo 3: lidera con la recomendaci\u00f3n, no con el reporte<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

          Cuando presentes un an\u00e1lisis, empieza por la implicaci\u00f3n:<\/p>\n\n

          \u201cLos datos sugieren que deber\u00edamos reasignar inversi\u00f3n de X hacia Y por esta evidencia.\u201d<\/p>\n\n

          Solo despu\u00e9s muestra los datos que respaldan la recomendaci\u00f3n.<\/p>\n\n

          Esa estructura \u2014recomendaci\u00f3n primero, evidencia despu\u00e9s\u2014 sigue el principio de la Pir\u00e1mide de Minto y se acerca mucho a la forma en que las audiencias ejecutivas esperan consumir informaci\u00f3n. Se\u00f1ala que entiendes no solo los datos, sino tambi\u00e9n el contexto de decisi\u00f3n detr\u00e1s de tu propio trabajo.<\/p>\n\n

          Construye el futuro con nosotros<\/span><\/h3><\/h3>\n\n

          Si usar datos para orientar decisiones de negocio que impactan a millones de clientes de Nu \u2014y enfrentar desaf\u00edos anal\u00edticos complejos en el camino\u2014 es algo que te interesa, siempre estamos buscando Business Analysts para distintos squads de producto.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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